§4.5 Lebesgue可积函数的逼近

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lebesgue函数

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lebesgue函数引言:在数学领域中,Lebesgue函数是一种特殊的函数,它在测度论和实分析中有着重要的应用。

Lebesgue函数的特殊性质使得它在许多数学分支中都有着重要的应用,下面我们将详细介绍Lebesgue函数的定义、性质和应用。

一、Lebesgue函数的定义Lebesgue函数是一种在实数集上的函数,它的定义形式为:$$f(x)=\sum_{n=1}^\infty \frac{\chi_{I_n}(x)}{2^n}$$其中,$I_n$表示实数集上的一个区间,$\chi_{I_n}(x)$是$I_n$的特征函数,即在$I_n$内为1,在$I_n$外为0的函数。

二、Lebesgue函数的性质1. Lebesgue函数的连续性Lebesgue函数在实数集上是一个连续的函数。

这个性质可以通过以下的推导得到:对于任意的$x\in \mathbb{R}$和$\epsilon>0$,我们可以找到一个正整数$N$,使得$\sum_{n=N+1}^\infty \frac{1}{2^n}<\frac{\epsilon}{2}$。

因此,当$|y-x|<\frac{1}{2^N}$时,有:$$|f(y)-f(x)|\leq \sum_{n=1}^N \frac{1}{2^n}+\sum_{n=N+1}^\infty\frac{1}{2^n}<\epsilon$$因此,当$|y-x|<\frac{1}{2^N}$时,有$|f(y)-f(x)|<\epsilon$,即Lebesgue 函数在$x$处连续。

2. Lebesgue函数的可积性Lebesgue函数在实数集上是一个可积的函数。

这个性质可以通过以下的推导得到:对于任意的$\epsilon>0$,我们可以找到一个正整数$N$,使得$\sum_{n=N+1}^\infty \frac{1}{2^n}<\frac{\epsilon}{2}$。

lebesgue可积的一些常用结论

lebesgue可积的一些常用结论

Lebesgue可积性是实分析中的一个重要概念,它允许我们定义在更广泛的函数类上的积分。

以下是一些关于Lebesgue可积性的常用结论:1. **Lebesgue可积性是Riemann可积性的推广**:如果一个函数在某个区间上Riemann可积,那么它在这个区间上也是Lebesgue可积的,并且两者的积分值是相等的。

2. **Lebesgue可积性具有稳定性**:如果函数序列在某个区间上Lebesgue可积,并且逐点收敛于另一个函数,那么这个极限函数也是Lebesgue可积的,并且其积分值等于函数序列积分值的极限。

3. **Lebesgue可积性具有单调性**:如果函数序列在某个区间上单调增加(或单调减少),并且每个函数都是Lebesgue可积的,那么函数序列的极限也是Lebesgue可积的。

4. **Lebesgue可积性具有保号性**:如果函数序列在某个区间上保号(即不改变符号),并且每个函数都是Lebesgue可积的,那么函数序列的极限也是Lebesgue可积的。

5. **Lebesgue可积性具有可数可加性**:如果函数序列在某个区间上可数可加,并且每个函数都是Lebesgue可积的,那么函数序列的极限也是Lebesgue可积的。

6. **Lebesgue可积性具有连续可积性**:如果函数序列在某个区间上连续,并且每个函数都是Lebesgue可积的,那么函数序列的极限也是Lebesgue可积的。

7. **Lebesgue可积性具有紧致性**:如果函数序列在某个区间上紧致,并且每个函数都是Lebesgue可积的,那么函数序列的极限也是Lebesgue可积的。

8. **Lebesgue可积性具有可积性**:如果函数序列在某个区间上可积,并且每个函数都是Lebesgue可积的,那么函数序列的极限也是Lebesgue可积的。

9. **Lebesgue可积性具有绝对可积性**:如果函数序列在某个区间上绝对可积,并且每个函数都是Lebesgue可积的,那么函数序列的极限也是Lebesgue可积的。

§ 45 可积函数的逼近性质 - 精品课程网

§ 45 可积函数的逼近性质 - 精品课程网
f ( x + t ) - f ( x) dx £ ò
Rn
f ( x + t ) - g ( x + t ) dx + ò g ( x) - f ( x) dx < 3 .
Rn
g ( x + t ) - g ( x) dx

Rn
因此(4.52)式成立. ■ 例 2 (Riemann-Lebesgue 引理) 设 f Î L [a, b]. 则
E p
E
f - g dx £ ò f - dx + ò - g dx < + = . E E 2 2



上述结果可以更一般化. 设 E Ì R n 是可测集, p > 0. 若 f 是 E 上的可测函
dx < ¥ , 则称 f 在 E 上是 p 方可积的 . E 上的 p 方可积函数的全
ò
证明
E
f - g dx < .
(4.44)
由推论 3.1, 存在一个简单函数列 { f k } 使得 { f k } 在 E 上处处收敛于
f - fk £ f + fk £ 2 f .
f , 并且 f k £ f (k ³ 1). 于是
对函数列 { f - f k } 应用控制收敛定理得到
k ¥

6M
.
并且 sup h( x) £ M . 我们有
xÎR n
ò
E
- h dx = ò
E ( h¹ )
- h dx £ 2MmE (h ¹ ) < .
3
(4.47)
上式表明 h - Î L( E ), 于是 h = (h - ) + Î L( E ). 利用引理 3.3, 容易知道对每 个正整数 k , 存在 R n 上的连续函数 hk ( x), 使得 hk

勒贝格 Lebesgue 定理

勒贝格 Lebesgue 定理
因为D fg D f D g ,所以D fg 为零测集 即fg在a, b上可积.
勒贝格定理
注:若f ( x), g( x)在[a,b]上可积,f ( x)与g( x)可以复合, f ( g( x))在[a,b]上也不一定可积.
例如:R(
x)为[0,1]上黎曼函数,取f
(u)
1, u 0, u
f ( qk ) 0 pk
存在无理数序列
k
,
lim
k
k
x, lim k
f
(k )
lim
k
k
=x
f ( x)在[0,1]不连续点集D( f ) 0,1,
D( f )是区间,不是零测集,f ( x)在[0,1] 有界,所以f 在[0,1]上不可积.
勒贝格定理应用
例4
判断函数在0,1
可积性.f
(
x)
1 x
0 f ( x) 1,函数有界.
y 1
o 1 1 1 1
1x
543 2
f
( x)在[0,1]上有界并且其不连续点集D(
f
)
1
n
n
2, 3,
{0},
D( f )是可数集,所以是零测集,所以f 在[0,1]上可积.
勒贝格定理应用
例2 判断下面函数在[0,1]上可积性
y
f
(
x
)
sgn
勒贝格定理
推论
1) 如果f 在a,b可积 f 0 ,则1/ f 在a,b可积; 2) 如果f , g在a,b可积,则fg在a,b可积; 3) 如果f 在a,b可积,则f 在任何子区间c,d a,b可积; 4) 如果f , g在a,b可积 g 0,则f / g在a,b可积;

Lebesgue积分与函数逼近

Lebesgue积分与函数逼近

Lebesgue积分与函数逼近Lebesgue积分是实分析中重要的概念,它是对实值函数进行积分的一种方法。

Lebesgue积分通过对函数在定义域上的分割,将函数值与定义域的测度关联起来,从而得到积分结果。

Lebesgue积分的引入解决了Riemann积分的一些固有问题,并且在函数逼近中也起到了重要的作用。

一、Lebesgue积分的引入Lebesgue积分是由法国数学家Henri Lebesgue在20世纪初期引入的,它是对实函数进行积分的一种新的定义与方法。

Riemann积分的定义是将定义域分割成n个小区间,然后在每个小区间内求和。

但是在某些情况下,Riemann积分的定义不够灵活,无法处理一些非常规的函数。

为了解决这个问题,Lebesgue引入了测度的概念,并将函数值与测度关联起来,从而定义了Lebesgue积分。

二、Lebesgue积分的定义Lebesgue积分的定义是通过将函数在定义域上的取值与定义域的测度相乘,然后求和得到的。

具体来说,给定一个实值函数f(x),定义域为E,我们将定义域E分割成许多小区间,然后对每个小区间求函数f(x)在该区间上的值乘以该区间的测度,最后对所有小区间的积分结果求和,即可得到Lebesgue积分。

三、函数逼近与Lebesgue积分函数逼近是数学中一个重要的研究方向,它通过寻找一系列简单的函数来逼近复杂的函数。

在函数逼近的过程中,Lebesgue积分可以作为一个强大的工具,它可以帮助我们对复杂的函数进行分解和理解。

通过Lebesgue积分,我们可以将一个复杂的函数分解成一系列简单函数的线性组合,从而更容易理解函数的性质和特点。

这种分解可以用于研究函数的连续性、一致收敛性等重要性质。

此外,Lebesgue积分还可以用于证明许多重要的数学定理,如傅里叶级数的收敛性等。

四、Lebesgue积分的应用Lebesgue积分在实际问题中的应用非常广泛。

它可以用于概率论、偏微分方程、调和分析等领域。

可积函数与函数逼近

可积函数与函数逼近

可积函数与函数逼近一、介绍可积函数可积函数指的是在某个区间上的函数,其面积可以被定义和计算。

在实际应用中,可积函数在数学分析、物理学、经济学等领域中起到重要作用。

可积函数具有一些特殊的性质,例如在Riemann积分中,可积函数的定义是基于划分区间、选取样本点和求和的方法。

二、可积函数的性质1. 可积函数的积分是有界的:对于可积函数f(x),存在一个常数M,使得在定义区间上的积分满足|∫f(x)dx| ≤ M。

2. 可积函数的积分是线性的:对于可积函数f(x)和g(x),以及任意实数a和b,有∫(af(x)+bg(x))dx = a∫f(x)dx + b∫g(x)dx。

3. 可积函数的积分与区间划分无关:对于可积函数f(x)和在某个区间[a,b]上的划分P和Q,如果两个划分的上、下和相等,则∫f(x)dx在两个划分上的积分结果相等。

三、可积函数与函数逼近函数逼近是数学中的一个重要概念,它指的是用一系列函数来逼近一个目标函数。

可积函数在函数逼近中起到关键作用,因为它们具有良好的性质和逼近能力。

1. 泰勒级数逼近泰勒级数逼近是一种常见的近似函数的方法。

对于一个光滑的函数,可以使用泰勒级数展开来逼近目标函数。

泰勒级数逼近的优点是在逼近点附近具有较高的精度,但是在较远离逼近点的位置,逼近效果可能会变差。

2. 傅里叶级数逼近傅里叶级数逼近是一种将函数展开为正弦和余弦函数的线性组合的方法。

它是基于傅里叶级数的理论,可以将任意周期函数逼近为一系列正弦和余弦函数的和。

傅里叶级数逼近的优点是可以逼近周期函数,并且在频域上提供了一种很好的分析工具。

3. 插值逼近插值逼近是一种使用已知数据点来构建逼近函数的方法。

通过将函数逼近为与已知点相等的函数形式,可以在给定数据点上得到一个逼近函数。

插值逼近的优点是可以通过已知数据点精确地逼近目标函数,但是在离数据点较远的位置,逼近效果可能会变差。

四、结论可积函数与函数逼近是数学中重要的概念和工具。

勒贝格可积的充要条件

勒贝格可积的充要条件

勒贝格可积的充要条件拉勒贝格可积性是条件函数理论的重要概念,它的充要条件是:不等式条件函数的可积性条件和其他函数函数积分可积性条件,以及该函数的局部可积性条件。

首先,不等式函数的可积性条件。

若一个函数在区间[a,b]内有限次可积,则其可积性条件是:函数f(x)在闭区间[a,b]中任意取n个不同的值x0,x1,x2,...,x(n-1),则必须有f(x0)+f'(x0)(x1-x0)+f'(x1)(x2-x1)+...+f'(x(n-1))(xn-x(n-1))=f(xn)其次,函数函数积分可积性条件。

若在闭区间[a,b]内,存在连续可导函数h(x),函数f(x)受约束f(x)<=h(x),且该约束满足任意取n个不同的值x0,x1,x2,...,x(n-1)时,方程h(x0)*h(x1)*...*h(x(n-1))>=f(x0)*f(x1)*...*f(x(n-1))必须成立,其可积性条件是,对于任意取n个不同的值x0,x1,x2,...,x(n-1),必须有f(x0)*h(x1)*h(x2)*...*h(x(n-1))+f(x1)*h(x0)*h(x2)*...*h(x(n-1))+f(x2)*h(x0)*h(x1)*...*h(x(n-1))+...+f(x(n-1))*h(x0)*h(x1)*...*h(x(n-2))<=h(x0)*h(x1)*...*h(x(n-1))最后,该函数的局部可积性条件,该函数必须具有足够多的可导分量,从而使闭区间[a,b]内函数在某点存在极限。

通过以上三种可积性条件,就可判断函数是否满足拉勒贝格可积的要求。

拉勒贝格可积的一般化理论是积分变换的重要基础,可以广泛应用于科学技术、经济、数学分析等领域。

lebesgue积分的几个充要条件

lebesgue积分的几个充要条件

lebesgue积分的几个充要条件Lebesgue分是一种实用的数学概念,它用于衡量定义在某一特定函数上的极限。

它于1902年由法国数学家H. 依拉克莱(Henri Lebesgue)提出,是现代分析学中最基础而又最重要的定义之一。

它被广泛用于各种不同的数学问题,如求解偏微分方程、研究随机过程、处理信号等等。

Lebesgue分的几个充要条件是:(1)长性:函数的积分和总面积大于等于0,即积分函数f(x),其面积I=∫af(x)dx≥0;(2)均值定理:当f(x)为连续函数时,即积分函数f(x),其面积I=∫af(x)dx既可以计算函数的积分,又可以计算函数的平均值,即有I=∫a[f(x)]dx=f(x)dx/n;(3)许使用分段/离散函数,一般情况下,可以用离散函数替代连续函数来计算积分,即可以用一个小的窗口,以一定的步长来计算离散函数的积分,而不需要使用连续函数;(4)法性质:即函数的积分可以分解为多个积分,并可以结合得到最后的总积分,即有I=∫af(x)dx=∑∫af1(x)dx+∫af2(x)dx+……+∫afn(x)dx;(5)盖定理:函数的积分可以用来表示定义域[a,b]的面积,也可以用来表示图像下面的积分面积,即有I=∫af(x)dx=∫bak(x)dx,其中k(x)为图像下面的函数;(6)换性质:函数积分的顺序是可以换的,即有I=∫af(x)dx=∫bf(b-x)dx;(7)线性性质:函数积分与系数相乘是线性关系,即有I=∫af(x)dx=c∫af(x)dx,其中c∈R。

Lebesgue分有很多种应用,它可以用来测量一个连续函数的极限界限,也可以用来计算多变量的函数的积分。

它也被广泛应用于函数分析、统计信号处理、最优化、概率和复变函数等领域,用来研究复杂的数学结构。

例如,可以用它来计算多元函数的导数、研究随机过程,解决最优化问题,研究复杂的微积分函数结构等等。

虽然Lebesgue分有一些明确的充要条件,但它们在实际应用中也不是绝对的。

黎曼勒贝格定理

黎曼勒贝格定理

黎曼勒贝格定理
在数学分析中,勒贝格定理,或称黎曼-勒贝格定理是一个傅里叶分析方面的结果。

这个定理有两种形式,分别是关于周期函数(傅里叶理论中关于傅里叶级数的方面)和关于在一般实数域R上定义的函数(傅里叶变换的方面)。

在任一种形式下,定理都说明了可积函数在傅里叶变换后的结果在无穷远处趋于0。

这个结果也可以适用于局部紧致的阿贝尔群。

维数论中的Lebesgue定理:对于任意,n维立方体具有重数的有限闭覆盖,同时又存在一个,使得此n维立方体的任意有限闭覆盖的重数都。

这个结论后来导致一个基本的维数不变量的定义,即正规拓扑空间X的Lebesgue维数dim X。

勒贝格积分的概念

勒贝格积分的概念

勒贝格积分的概念勒贝格积分是数学中的一个重要概念,它是对函数在某个区间上的积分进行定义和计算的一种方法。

勒贝格积分是由法国数学家亨利·勒贝格(Henri Lebesgue)在20世纪初提出的,它是对黎曼积分的一种推广和拓展,能够更好地处理一些复杂的函数和集合。

一、勒贝格可积函数的定义在介绍勒贝格积分之前,首先需要了解什么样的函数是勒贝格可积的。

给定一个定义在闭区间[a, b]上的函数f(x),如果存在一个数I,对于任意给定的ε > 0,都存在一个分割P = {x0, x1, ..., xn},使得当这个分割的任意一种选取方式下,对应的上下和满足:S*(f, P) - S(f, P) < ε其中S*(f, P)和S(f, P)分别表示上和下达尔差分和。

如果这个数I存在且唯一,那么称函数f(x)在闭区间[a, b]上是勒贝格可积的,此时这个数I就是函数f(x)在[a, b]上的勒贝格积分,记作∫[a,b]f(x)dx。

二、勒贝格积分的性质勒贝格积分具有许多优良的性质,使得它在数学分析和实际问题中得到广泛应用。

以下是一些勒贝格积分的重要性质:1. 可积函数的有界性:勒贝格可积函数在定义区间上是有界的,即存在一个常数M,使得|f(x)| ≤ M对于所有x∈[a, b]成立。

2. 线性性质:勒贝格积分具有线性性质,即对于任意可积函数f(x)和g(x),以及任意实数α、β,有∫[a, b](αf(x) +βg(x))dx = α∫[a, b]f(x)dx + β∫[a, b]g(x)dx。

3. 单调性质:如果在闭区间[a, b]上有f(x) ≤ g(x),则∫[a,b]f(x)dx ≤ ∫[a, b]g(x)dx。

4. 加法性质:如果函数f(x)在闭区间[a, b]上可积,且在点c∈[a, b]上连续,则有∫[a, b]f(x)dx = ∫[a, c]f(x)dx + ∫[c,b]f(x)dx。

lebesgue积分的几个充要条件

lebesgue积分的几个充要条件

lebesgue积分的几个充要条件
1.可积函数应是限制的:即函数的值的的模有一个有限的上界。

2.可积函数应是可导的:但不要求在每一点都可导,只要局部可导性就行。

3.可积函数的反函数正的部分的积分应是有界的。

4.可积函数的第二次及以上反函数偏导数应是可积的函数。

5.可积函数应是上下连续的,即其在任一点旁附近的每点上有限个不同值,尽管两个相邻点上连续函数的值可能不相同。

6.可积函数应是断点函数,但断点处的变化要可积。

7.可积函数不必连续,但其在每一定义域上应是一次可积。

8.可积函数的子集与子集的求积分应有一一对应关系,并且可由子集到子集求积分的结果关系来实现集合的有序化。

Lebesgue积分

Lebesgue积分

Lebesgue 积分现在认为已成定形的测度和积分的推广,是由Borel 的一个学生、法兰西学院的教授Henri Lebesgue(1875~1941)作出的.以Borol 的思想为指导,当然也用了Jordan 和]Peano 的思想,Lebesgue 在他的论文《积分,长度与面积》 (Integrale ,longueur ,alto)里,第一次叙述了他关于测度和积分的思想.他的工作替代了十九世纪的创造,特别是,改进了Borel 的测度论.Lebesgue 的积分论是建立在他关于点集的测度的概念之上的,而这些概念都被应用到n 维空间的点集上. 为了说明方便起见,我们只考虑一维情形.设E 是a ≤x 《b 中的一个点集.E 的点可以被[a ,b]中一族有限个或可数无限个区间集d 1,d 2,…所包围而成为内点([a ,b]的端点可以是某个d i 的端点).能够证明区间集合{d i }可以被互不重迭的区间集合δ1,δ2 ,…所代替,使得E 的每一个点是其中某一个区间的内点或是两个相邻区间的公共端点.令∑δn 表示长度δi 之和.所有可能集合{δi }的∑δn 的(最大)下界称为E 的外测度,记作m n (E).E 的内测度m i (E)定义为集合C(E)的外测度,这里集合C(E)是E 在[a , b]中的补集,也就是a ≤x ≤b 中不在E 内的点所成的集合.现在可以证明几个辅助性的结果,包括,m i (E)≤m 0(E)这件事.如果m i (E)=m 0(E),那么集合E 就定义为可测的,而测度m(E))就是这个公共值. Lebesgue 证明,可数个两两不相交的可测集的并集的测度,等于这些集合的测度的总和. 另外,一切Jordan 可测集都是Lebesgue 可测的,并且具有相同的测度.Lebesgue 的测度概念与Borel 的测度概念的区别在于,他添加了Borel 意义下的零测集的部分.Lebesgue 也注意到了不可测集的存在. Lebesgue 的下一个重要概念是可测函数.设E 是x 轴上的一个有界可测集.在E 的一切点上定义的函数f(x)称为在正上是可测的,如果对任意常数A ,E 中使得f(x)>A 的点所成的集是合可测的.最后,我们来讨论Lebesgue 的积分概念. 设f(x)是定义在[a , b]中可测集E 上的一个有界可测函数.设A 和B 是f(x)在E 上的最大下界和最小上界.把区间[A , B](在y 轴上)分成n 个子区间],,[,],[],,[12,11B A n -ιιιι其中.,0n B A ιι==设e r 是E 中满足条件 1-r τ≤f(x)≤f(x)≤n r r ,2,1, =τ的点集.于是n ,,2,1…,都是可测集.作和S 与s ,其中),(1r r n m S τ∑= ).(11r r nm s -∑=τ 和S 与s 分别有最大下界J 与最小上界I .Lebesgue 证明了:对于有界可测函数永远有I =J .这个公共值就是f(x)在月上的Lebosgue 积分,记作.)(dx x f I E ⎰=如果E ,是整个区间a 《x 《b ,那么我们还可以用记号dx x f ba )(⎰来写. 不过积分要按照Lebesgue 的意义来理解. 如果f(x)是Lobesgue 可积的,积分值也是有穷的,那么用Lebesgue 自己引进的术语来讲,就说f(x)是可积的(summable).[a , ,b]上Riemann 可积的函数f(x)必是Lebesgue 可积的;但反过来不一定对.如果f(x)在Ricmann 和Lebesgue 意义下都可积,那么这两个积分值相等.Lebesgue 积分的普遍性可以从下面的事实看出来.Lebesgue 可积函数不一定几乎处处(即除去一个零测集外)连续. 例如,在区间[a , b]上的Dirichlet 函数,在有理数x 处取值为1,在无理数x 处取值为0,处处不连续,从而不Riemann(原义和广义)可积,但却是Lebesgao 可积的.这时.0)(=⎰dx x f baLebesgue 积分的概念,可以推广到更普遍的函数,例如无界函数. 如果f(x)在积分区间上Lebesguo 可积但无界,则积分绝对收敛.无界函数可以. Lebesgue 可积,但不Riemann 可积,反之亦然.就实用的目的来说,Riemann 积分已经够用了。

Lebesgue积分

Lebesgue积分
(点
{ } 集) 记 T =maxΔxi 称为分割 T 的纯度或模。 1≤i≤n
的分

L 积分
设 E ⊂ Rn 是一个非空可测集,如果
n
E = U Ei ,其中各 Ei 为互不相交的非空 i=1
{ } 可测集,则称有限集 D = Ei 是 E 的一个
{ } 可测分割。设 D' = En' 是 E 的另一分割
积分的绝对连续性是 L-积分的重要特征,在连续函数平均逼近定理、 可测函数列控制收敛定理、L 积分中牛顿—莱布尼兹公式的推广应用等 很多重要定理的证明中都用到此性质。
⑵ L 积分的绝对可积性:
f (x) L 可积的充分必要条件为 f (x) L 可积。
134
由此,对于 L 积分可积亦绝对可积。这一特性与 R 积分有所不同。
R 积分的可积性可能依赖于被积函数的正负值相消;而 L 积分主要依靠 f
的绝对值受到一定的“控制”,当 f < g ,无论 f 如何复杂,若 g 可积,
则 f 必定可积。由此,显示了 L 积分较 R 积分的优越性;并说明 L 积分
可以看成 R 定积分的推广,但不是 R 广义积分的推广。
⑶ 变上限积分函数的绝对连续性:
130
收敛定理是 L 积分的重要结论;L 积分的绝对连续性是 L 积分的重要特 征,很多问题的证明用此性质;可测函数可以用连续函数平均逼近、零 测度集不影响函数的可积性及积分值等等是很有用的结论。对于 L 积分 性质的学习,要注意分清哪些只需积分有意义就成立,哪些必须函数可 积才成立。
3、函数列积分的极限定理理论上很重要,是全章的重点之一。注意 掌握几个定理各自的特点、条件、结论和相互联系,会用于解决问题。
[ ] a , b 积分区域, f (x) 是被积函数。

概率分布密度的勒贝格可积

概率分布密度的勒贝格可积

概率分布密度的勒贝格可积
1勒贝格可积
勒贝格可积是一种统计学用来衡量概率分布的密度的方法。

它最早由著名的德国数学家卡尔·勒贝格(Karl Lebesgue)发明,是一种在概率理论中使用的重要技术。

勒贝格可积的基本思想是,通过按照给定的步骤,使用某种特定需要的概率分布,从而得到该分布的密度。

2如何使用勒贝格可积
使用勒贝格可积计算概率分布密度需要几个基本步骤。

首先,需要定义概率变量,并为其指定一个有效的概率分布。

概率变量的定义可以包括像随机变量、来自某个概率空间的像素等,这决定了整体概率分布的形状和范围。

其次,被用来计算可积度的函数需要被定义,用来衡量其对概率分布的贡献;这样就可以求得概率分布的密度。

最后,把各种贡献乘以恰当的系数,以得出最终的概率分布密度。

3勒贝格可积的实际应用
勒贝格可积可以很容易地被用于统计数据和机器学习模型。

例如,在机器学习模型中,勒贝格可积可以用来确定各个属性的相对重要性,以更好地进行参数拟合或确定模型拟合效果。

在统计学上,勒贝格可积可以被用来评估数据的分布情况,以确定某个变量的可预测性,从而增强推断的准确性。

将勒贝格可积也可以用于解决广义线性回归模型的非线性拟合问题,并有助于更精确地模型数据。

由此可见,勒贝格可积是一种重要的工具,在探究连续概率分布的密度中扮演着不可替代的角色。

它的广泛应用可以帮助我们更好地理解和研究不同的概率分布,这反过来又能帮助我们更加准确和有效地推断数据。

lebesgue积分收敛定理

lebesgue积分收敛定理

Lebesgue积分收敛定理是关于Lebesgue积分的收敛性的一个重要定理,它在实分析、复变函数等领域有着广泛的应用。

Lebesgue积分是勒贝格提出的一种广义的积分概念,可以处理一些传统的黎曼积分难以处理的函数,它的收敛性定理对于理解积分的性质,以及在数学分析、概率论等领域的应用有着重要的意义。

Lebesgue积分收敛定理的表述比较复杂,但是在实际的应用中,它对于理解和解决一些重要的数学问题具有重要的意义。

这个定理在分析、概率论、调和分析等领域都有着重要的应用。

下面我们将对Lebesgue 积分收敛定理进行详细的介绍和解释。

一、Lebesgue积分的定义在介绍Lebesgue积分收敛定理之前,我们先来回顾一下Lebesgue积分的定义。

给定一个可测函数$f: \mathbb{R} \rightarrow\mathbb{R}$,我们可以定义其Lebesgue积分为:$$\int_{\mathbb{R}} f(x) d\mu (x)$$其中$\mu$是勒贝格测度,对于可积函数$f$,其Lebesgue积分可以通过分割区间,对每个小区间上的函数值进行积分求和的方式进行定义。

Lebesgue积分的引入和定义是为了克服黎曼积分在处理某些特殊情况下的局限性。

二、Lebesgue积分收敛定理的主要内容Lebesgue积分收敛定理是关于Lebesgue可积函数序列的收敛性的一个重要定理,它有助于我们理解Lebesgue积分的性质,并在数学分析、概率论、调和分析等领域有着重要的应用。

Lebesgue积分收敛定理的表述如下:设$\{f_n(x)\}$是一列在$\mathbb{R}$上的可测函数序列,并且存在一个可测函数$f(x)$,使得对几乎所有$x \in \mathbb{R}$,有:$$\lim_{n \to \infty} f_n(x) = f(x)$$并且存在一个可积函数$g(x)$,使得对几乎所有$x \in \mathbb{R}$,有:$$|f_n(x)| \leq g(x), \quad \forall n$$那么有:$$\lim_{n \to \infty} \int_{\mathbb{R}} f_n(x) d\mu (x) =\int_{\mathbb{R}} f(x) d\mu(x)$$这个定理的主要内容是对于Lebesgue可积函数序列的收敛性进行了严格的描述和证明,它表明了当一个可测函数序列在几乎处处收敛于一个可测函数时,其Lebesgue积分也会收敛于相同的值。

第三章Lebesgue积分

第三章Lebesgue积分

第三章Lebesgue积分本章内容提要:1.在测度论的基础上引进积分概念,给出积分的主要性质.2.给出三大积分收敛定理:Levi定理,Fatou定理和Lebesgue控制收敛定理.3.建立积分与积分的联系.本章重点难点提示:1.积分的引进分为三个递进的步骤:非负简单函数的积分,非负可测函数的积分,一般可测函数的积分.2.三大积分收敛定理是解决积分与极限互换问题的主要定理.3.积分与积分的区别与联系.本章中A,是给定的测度空间,分别表示上的可测函数,简单函数,非负可测函数,非负简单函数的全体.第一节Lebesgue积分的引入在数分中已学过Riemann(或简称积分),例如定积分、重积分、第一类曲线或曲面积分,它们都是通过“分割、求和、取极限”这一标准过程而建立起来,以下用表示函数在上的积分.当是区间时,表示定积分;当是区域时,表示重积分;当是曲线或曲面时,表示曲线或曲面积分.积分的主要性质概括如下:线性性:为实常数,存在.可加性:其中的内部互不相交,且.单调性:.积分收敛定理:若在上可积的函数列一致收敛于函数,有界,则在上可积,而且.Newton-leibniz(牛顿-莱布尼兹公式):若是区间上的连续函数,是的原函数(即),则积分互换定理:若函数在矩形上连续,则.以下在一般测度空间A,中建立新的积分理论.新积分的引进分为三个递进的步骤:(1)非负简单函数的积分;(2)非负可测函数的积分;(3)一般可测函数的积分.3.1.1定义(1)若是中互不相交的可测集,且,则规定.当时,规定取.(2) 若,则规定.(3) 若与中至少有一个为有限时,则规定.以上的称为在上关于测度的积分(或积分值).若有限,则称在上关于测度可积.特别地,若是中的Lebesgue可测集,则在上关于Lebesgue测度的积分(或积分值)称为在上的Lebesgue积分(或积分值),简称积分(或积分值),若有限,则称在上的lebesgue可积,简称可积.定义3.1.1的说明:(1) 若,则定义与表达式的选择无关. 证明已知有标准表示,是中互不相交的可测集,且互不相同当时必有而且是所有这种的并..于是利用测度的可加性得:(2)由定义易知:若,则.从而当有.当时,,从而(3)若,则且.若或,则称积分存在,且若,则称在上关于测度可积在上关于测度均可积.显然若积分存在而不可积但或但.积分无定义.积分存在与可积是有区别的,即可积积分存在.但积分存在却不一定可积.若,则一定存在积分值且.若,则不一定存在积分值,更不一定可积.例1对可测集,则由定义.例2设是有理数集,Dirichlet函数是显然,则由定义从而在上可积,即处处间断的函数也能可积,但在上不能可积.3.1.2命题设存在,可测,则也存在,而且. 证明(1)设,则.由定义3.1.1,反之,故.(2)设,则且.由(1)知。

狄利克雷函数勒贝格可积证明

狄利克雷函数勒贝格可积证明

狄利克雷函数勒贝格可积证明狄利克雷函数勒贝格可积性是数学上的一个重要结论,它涉及到积分理论中的一个基本问题。

在这篇文章中,我们将详细回答“狄利克雷函数勒贝格可积性”的证明过程。

勒贝格可积性是指函数在某个区间上的积分是否存在。

具体来说,如果一个函数在一个有界闭区间上的积分可以被定义且有限,我们就说这个函数是勒贝格可积的。

而狄利克雷函数是一种非常特殊的函数,它在每个有理数点上的函数值为1,而在每个无理数点上的函数值为0。

我们现在来证明狄利克雷函数在任何有界闭区间上都是勒贝格可积的。

首先,我们需要引入两个概念:函数的振幅和振幅上界。

函数的振幅是指函数在一个区间上的最大值与最小值之差,而函数的振幅上界是指函数在这个区间上所有可能振幅中的最小上界。

为了证明狄利克雷函数是勒贝格可积的,我们需要证明其振幅上界是有限的。

考虑任意一个有界闭区间[a, b]。

因为该区间是有界的,所以我们可以找到一个正整数N,使得区间[a, b]可以分成N个小区间。

每个小区间的长度为δ = (b-a)/N。

我们可以认为δ足够小,以至于狄利克雷函数在每个小区间上的值几乎都相同。

我们现在来计算每个小区间上狄利克雷函数的振幅。

考虑任意一个小区间[x, x+δ],其中x为起始点且0 ≤ x ≤ 1。

因为狄利克雷函数在有理数点上的函数值为1,而在无理数点上的函数值为0,所以在这个小区间上,狄利克雷函数的振幅为1。

因此,我们可以得到这个有界闭区间[a, b]上狄利克雷函数的振幅上界。

因为我们将[a, b]分成了N个小区间,而每个小区间上的狄利克雷函数振幅都是1,所以振幅上界为N。

因此,狄利克雷函数在任何有界闭区间上的振幅上界都是有限的。

接下来,我们可以使用勒贝格积分的定义来证明狄利克雷函数在任何有界闭区间上是可积的。

根据勒贝格积分的定义,我们需要证明存在一个正数M,使得对于任意一个有界闭区间[a, b],存在一个包含该区间的开区间(a-ε, b+ε),使得该开区间与[a, b]之间的差的振幅上界不超过M。

勒贝格积分的定义和应用

勒贝格积分的定义和应用

勒贝格积分的定义和应用积分是高等数学中的一个重要概念,勒贝格积分是其中的一种。

本文将着重探讨勒贝格积分的定义和应用。

一、勒贝格积分的定义勒贝格积分是法国数学家勒贝格(Henri Lebesgue)于20世纪初创立的一种积分。

与黎曼积分相比,它具有更广泛的应用范围和更强的理论基础。

首先,我们需要了解可积函数的概念。

对于定义在区间[a,b]上的函数f(x),如果存在一个实数I,使得对于任意的ε>0,都存在一个宽度足够小的区间[a1,b1],使得其中的任何一组点x1,x2,...,xn,满足有|Σ(fiΔxi)-I|<ε其中,Δxi=xi+1-xi,fi为xi,x(i+1)之间的任意点。

则函数f(x)在区间[a,b]上可积。

我们称这个实数I为函数f(x)在区间[a,b]上的黎曼积分。

但是,黎曼积分并不能处理所有函数,比如说在区间[0,1]上的Dirichlet函数:1,x属于[0,1]的有理数f(x)=0,x属于[0,1]的无理数如果我们想对这个函数进行积分,我们会发现无论采取什么方法,这个函数在[0,1]上的积分都不存在。

因此,勒贝格引入了新的积分概念——勒贝格积分。

勒贝格积分的定义与黎曼积分不同,勒贝格积分是先将函数f(x)拆分成单调递增或递减的函数,然后再对其进行积分。

这样就能够处理其他类型的函数,比如Dirichlet函数。

二、勒贝格积分的应用勒贝格积分在实际应用中具有广泛的用途,下面将介绍其中的一些应用。

1.概率论概率密度函数是概率论中的一个重要概念。

对于一个随机变量X,概率密度函数f(x)表示X在某一区间内取值的概率密度大小。

而对于连续型随机变量,其概率密度函数可以表示为:f(x)=lim(n->∞)[P(a<X<b)/n]其中,P(a<X<b)表示X在区间(a,b)内取值的概率,n则表示将区间(a,b)划分成越来越多的小区间。

那么,这个式子中的极限存在吗?答案是肯定的,因为f(x)是一个单调递增或递减的函数,因此可以使用勒贝格积分进行求解。

lebesgue可积函数

lebesgue可积函数

lebesgue可积函数Lebesgue可积函数是现代数学分析中的一个重要概念,它是勒贝格测度与可积性的结合体现。

在这篇文章中,我们将探讨Lebesgue可积函数的定义、性质以及其在数学分析中的应用。

Lebesgue可积函数的定义源于勒贝格测度的概念。

勒贝格测度是一种更加一般化的测度,它能够对更多的集合进行测量。

Lebesgue可积函数是指在Lebesgue测度下,其绝对值的积分是有限的函数。

换句话说,一个函数f(x)是Lebesgue可积的,当且仅当其绝对值的积分小于无穷大。

Lebesgue可积函数具有一些非常重要的性质。

首先,Lebesgue可积函数的积分是可交换的,即对于可积函数f(x)和可积函数g(x),它们的积分的乘积等于它们的乘积的积分。

其次,Lebesgue可积函数的积分具有线性性质,即对于可积函数f(x)和可积函数g(x),以及任意实数a和b,有∫(af(x)+bg(x))dx = a∫f(x)dx + b∫g(x)dx。

Lebesgue可积函数在数学分析中有广泛的应用。

首先,Lebesgue可积函数是测度空间中的一个重要概念,它能够帮助我们对集合进行测量和分析。

其次,Lebesgue可积函数可以用来定义函数的平均值,通过对函数值进行积分和测度的比值。

此外,Lebesgue可积函数还可以用来描述概率论中的随机变量和概率密度函数。

Lebesgue可积函数的研究对于数学分析的发展具有重要意义。

通过引入Lebesgue测度和Lebesgue可积函数,我们能够更加深入地理解函数的性质和行为。

此外,Lebesgue可积函数也为其他数学分支如泛函分析、偏微分方程等提供了基础。

总结一下,Lebesgue可积函数是勒贝格测度与可积性的结合体现,其定义为在Lebesgue测度下,其绝对值的积分是有限的函数。

Lebesgue可积函数具有交换性和线性性质,广泛应用于数学分析中。

Lebesgue可积函数的研究对于数学分析的发展具有重要意义,为其他数学分支提供了基础。

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并且
113

b a
f − g dx ≤ ∫
1
( A−U )∪(U − A )
I A − IU dx = m( A −U ) + m(U − A) < ε.
1

定理 4 设 f ∈ L(R ). 则对任意 ε > 0, 存在 R 上的一个具有紧支集的阶梯函数 g , 使得

R1
f − g dx < ε .
零. 则 g 是为 R 上的具有紧支集的阶梯函数. 我们得到

R1
f − g dx ≤ ∫
R1
f − ϕ dx + ∫ 1 ϕ − g dx
R k
= m( A) − m( Ak0 ) + ∫ ϕ − g dx < + = ε . −k 2 2
ε
ε

下面是两个关于可积函数的逼近性质应用的例子. 例 1 (Riemann-Lebesgue 引理)设 f ∈ L[a, b]. 则
§4.5 Lebesgue 可积函数的逼近
教学目的 本节考虑可积函数的逼近问题. 本节要证明几个关于积分的 逼近定理.主要是关于 Lebesgue 积分的逼近定理. 教学要点 Lebesgue 可积函数可以用比较简单的函数,特别是用连续函数 逼近. 由于连续函数具有较好的性质, 因此 L 可积函数的逼近性质在处理有 些问题时是很有用的.应通过例题和习题掌握这种方法.
n n
上具有紧支集的连续函数 g , 使得

E
f − g dx < ε .
证明 设 f ∈ L( E ). 先设设 f = I A 是特征函数,其中 A ⊂ E 并且 m( A) < +∞. 对任
112

ε > 0, 由 §2.3 定 理 6, 存 在 开 集 G 和 有 界 闭 集 F , 使 得 F ⊂ A ⊂ G, 使 得
δ > 0,
使 得 当 x ′, x ′′ ∈ S (0, r ),
d ( x ′, x ′′) < δ 时 , 成 立 f ( x ′) − f ( x ′′) < ε .

f t ( x) = f ( x + t ). 于是当 d (0, t ) < δ 时, 我们有

Rn
f t − f dx = ∫
n→∞
lim ∫ f ( x) cos nxdx = 0.
a n→∞
b
(1) (2)
lim ∫ f ( x) sin nxdx = 0.
a
b
证明 先设 f = I (α , β ) , 其中 (α , β ) ⊂ [a, b]. 则

b a
f ( x) cos nxdx = ∫ f ( x) cos nxdx =
Rn
g − f dx
< + + = Nhomakorabea. 3 3 3
ε
ε
ε
小 结 本节证明了几个关于积分的逼近定理.主要是关于 Lebesgue 积分的逼近定理. 本 节的结果表明 Lebesgue 可积函数可以用比较简单的函数,特别是用连续函数逼近. 利用积分 的逼近定理, 可以把一般可积函数的问题转化为比较容易处理的连续函数的问题.例 1 和例 2 说明了可积函数的逼近定理的典型方法. 习 题 习题四, 第 40 题—第 42 题.

任意 ε > 0, 存在 k 0 使得 m( A) − m( Ak0 ) < 在 [− k , k ] 上的阶梯函数 g , 使得
1
ε
2
. 令 ϕ = I Ak0 . 则 ϕ ∈ L[− k , k ]. 由定理 3, 存 2

k
−k
ε ϕ − g dx < . 延拓 g 的定义使得 g 在 [−k , k ]c 上为

f − g dµ < ε .
证明 设 f ∈ L( µ ). 由§3.1 推论 10, 存在一个简单函数列 { f n }, 使得 { f n } 处处收敛 于 f , 并且 f n ≤ f , n ≥ 1. 由于 f 可积 , 因此每个 f n 都可积 . 注意到 f n − f ≤ 2 f 并 且 f n − f → 0 ( n → ∞), 利用控制收敛定理得到
lim ∫ f n − f dµ =0.
n→∞
因此存在一个 n0 , 使得

f n0 − f dµ < ε . 令 g = f n0 即知定理成立.■
n
Lebesgue 积分的逼近 设 E 是 R 中的 L 可测集. 用 L( E ) 表示 E 上的 Lebesgue 可积函 数的全体. 定理 2 设 E 是 R 上的一个 Lebesgue 可测集, f ∈ L( E ). 则对任意 ε > 0, 存在 R
1
证明 设 f ∈ L(R ). 类似于定理 2 的证明, 我们不妨设 f = I A , 其中 m( A) < +∞. 令
Ak = A ∩ [− k , k ], k = 1, 2,
. 则 Ak ↑ 并且 A = ∪ Ak . 于是 lim m( Ak ) = m( A). 因此对 k →∞
k =1
α
β
sin nβ − sin nα → 0, n → ∞. n
于是由积分的线性性知道对每个阶梯函数 f , (1) 式成立 . 现在设 f ∈ L[a, b]. 对任意
b ε ε > 0, 由定理 3, 存在一个阶梯函数 g , 使得 ∫ f − g dx < . 由上面证明的结果, 存在 a
N > 0, 使得当 n > N 时,

b
a
g ( x) cos nxdx <
ε
2
2
. 于是当 n > N 时有

b a
f ( x) cos nxdx ≤

b a b
( f ( x) − g ( x)) cos nxdx + f − g dx + < ε . 2

b a
g ( x) cos nxdx
≤∫
ε
a
114
因此(1)成立. 类似地可以证明(2)成立. ■ 例2 设 f 是R

b a
f − g dx < ε .
证明 设 f ∈ L( E ). 类似于定理 2 的证明, 我们不妨设 f = I A , 其中 A ⊂ [ a, b] 并且
m( A) < +∞. 由 §2.3 例 3, 对任意 ε > 0, 存在开集 U , U 是有限个开区间的并集 , 使得
m(( A − U ) ∪ (U − A)) < ε .. 显然我们可以设 U ⊂ (a, b), 令 g = I U , 则 g 是阶梯函数 .
设给定一个测度空间 ( X , F , µ ),
C 是可积函数类 L( µ ) 的一个子类. 若对任意可积
函数 f ∈ L( µ ) 和 ε > 0, 存在一个 g ∈ C , 使得 中的函数逼近. 一般测度空间上积分的逼近

f − g dµ < ε , 则称可积函数可以用C
定理 1 设 ( X , F , µ ) 是一个测度空间, f ∈ L( µ ). 则对任意 ε > 0, 存在 L( µ ) 中的 简单函数 g , 使得
ε
f − g dx < . 3
ε
由 上 面 所 证 , 存 在 δ > 0,
使得当
∫ ∫
因此(3)成立.■
Rn
f t − gt dx = ∫
Rn
f − g dx < . 3
ε
于是当 d (0, t ) < δ 时, 我们有
Rn
f t − f dx ≤ ∫
Rn
ft − gt dx + ∫
Rn
gt − g dx + ∫
S (0, r )
ft − f dx < ε m( S (0, r )).
n
这表明当 f 是具有紧支集的连续函数时,(3)成立.一般情形, 由定理 2, 存在 R 上的具有紧 支集的连续函数 g , 使得

R
n
d (0, t ) < δ 时,

R
n
gt − g dx < . 由§4.1 例 4, 有 3
115
n

E
I Ai − g i dx <
ε
2k ai
. 令 g = ∑ ai g i , 则 g
i =1
k
是 R 上具有紧支集的连续函数. 我们得到

E
f − g dx = ∫ f − ϕ dx + ∫ ϕ − g dx
E E
< + ∑ ai 2 i=1
ε
k

E
I Ai − gi dx < + = ε . 2 2
n
上的 L 可积函数, 则
lim ∫
t →0
Rn
f ( x + t ) − f ( x) dx = 0.
(3)
证明 先设 f 是具有紧支集的连续函数 . 则存在闭球 S (0, r ), 使得当 x ∉ S (0, r ) 时
f = 0. 由于 f 在 S (0, r ) 上连续, 因此 f 在 S (0, r ) 上一致连续. 因此对任意 ε > 0, 存在
F
= 1, g
B
= 0. 则 g 是 R n 上具有紧支集的连续函数. 注意到 0 ≤ g ( x) ≤ 1,
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